Uneingeschränkter Zugang

Prediction of corporate financial distress based on digital signal processing and multiple regression analysis

Liyang Li

Liyang Li

Department of Economics and Trade, Shijiazhuang University of Applied TechnologyChina
Suche nach diesem Autor auf
Sciendo|Google Scholar
Li, Liyang
, 
Mohammed Yousif

Mohammed Yousif

College of Administrative Sciences, Applied Science UniversityBahrain
Suche nach diesem Autor auf
Sciendo|Google Scholar
Yousif, Mohammed
 und 
Nasser El-Kanj

Nasser El-Kanj

College of Business Administration, American University of the Middle EastKuwait
Suche nach diesem Autor auf
Sciendo|Google Scholar
El-Kanj, Nasser
  
15. Juli 2022
Prediction of corporate financial distress based on digital signal processing and multiple regression analysis's Cover Image
Über diesen Artikel
Vorheriger Artikel
Nächster Artikel
Zitieren
COVER HERUNTERLADEN
Online veröffentlicht: 15. Juli 2022
Seitenbereich: 2209 - 2220
Eingereicht: 06. März 2022
Akzeptiert: 24. Mai 2022
DOI: https://doi.org/10.2478/amns.2022.2.0140
Schlüsselwörter
© 2023 Liyang Li et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Figure 1

Out-of-sample prediction plot of the Logistie regression
Out-of-sample prediction plot of the Logistie regression

Figure 2

Plot of the in-sample test results for the SVM
Plot of the in-sample test results for the SVM

Figure 3

Out-of-sample prediction results plot for the SVM
Out-of-sample prediction results plot for the SVM
Sprache:
Englisch
Zeitrahmen der Veröffentlichung:
1 Hefte pro Jahr
Fachgebiete der Zeitschrift:
Biologie, Biologie, andere, Mathematik, Angewandte Mathematik, Mathematik, Allgemeines, Physik, Physik, andere
Zeitschrift RSS Feed